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  • Format: PDF

Achim Mees untersucht Fragen zur Robustheit von Konfidenzbereichen und statistischen Tests, wobei der Fokus auf Konfidenzbereichen und Tests für den Erwartungswert unabhängiger identisch verteilter Beobachtungsgrößen liegt. Neben der Zusammenfassung und Ausarbeitung bereits bestehender Ergebnisse werden zwei neue Resultate präsentiert. Zum einen wird die Nichtrobustheit des t-Tests und ähnlicher Tests für absolut stetige unimodale Verteilungen auf einem beschränkten Intervall und zum anderen die Robustheit des t-Tests für log-konkave Verteilungen auf der reellen Achse gezeigt. Außerdem werden…mehr

Produktbeschreibung
Achim Mees untersucht Fragen zur Robustheit von Konfidenzbereichen und statistischen Tests, wobei der Fokus auf Konfidenzbereichen und Tests für den Erwartungswert unabhängiger identisch verteilter Beobachtungsgrößen liegt. Neben der Zusammenfassung und Ausarbeitung bereits bestehender Ergebnisse werden zwei neue Resultate präsentiert. Zum einen wird die Nichtrobustheit des t-Tests und ähnlicher Tests für absolut stetige unimodale Verteilungen auf einem beschränkten Intervall und zum anderen die Robustheit des t-Tests für log-konkave Verteilungen auf der reellen Achse gezeigt. Außerdem werden vier robuste Konfidenzintervalle für Erwartungswerte miteinander verglichen.

Der Inhalt

  • Nichtrobustheit des t-Tests und ähnlicher Tests für unimodale Verteilungen
  • Robustheit des t-Tests für log-konkave Verteilungen
  • Konfidenzintervalle für Erwartungswerte


Die Zielgruppen

  • Dozenten und Studenten der Mathematik mit dem Schwerpunkt Statistik
  • PraktikerInnen aus diesen Bereichen


Der Autor

Achim Mees verfasste seine Masterarbeit bei Prof. Dr. Lutz Mattner im Fachgebiet Mathematik an der Universität Trier und ist derzeit im Bereich des Risikomanagements tätig.


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Autorenporträt
Achim Mees verfasste seine Masterarbeit bei Prof. Dr. Lutz Mattner im Fachgebiet Mathematik an der Universität Trier und ist derzeit im Bereich des Risikomanagements tätig.